20180808-24 江波：Feature Matching via Sparse Relaxation Models

报告嘉宾：江波（安徽大学）

报告时间：2018年08月08日（星期三）晚上20:00（北京时间）

报告题目：Feature Matching via Sparse Relaxation Models

主持人：贾伟（合肥工业大学）

报告人简介：

江波，2015年博士毕业于安徽大学计算机科学与技术学院，现为安徽大学计算机科学与技术学院副教授，感兴趣研究方向包括：视觉信息的结构化描述与特征匹配，基于图方法的数据表达与学习以及图像显著性与视频目标跟踪等等。近年来，在国内外核心刊物上共发表学术论文50余篇，其中以第一作者在计算机领域顶级学术会议和重要学术期刊上发表论文10余篇。代表性论文发表在国际会议CVPR, NIPS, IJCAI, AAAI, MICCAI以及国际期刊IEEE Transactions on Image Processing, IEEE Transactions on Cybernetics, Pattern Recognition。目前，是国际期刊Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters等审稿人。主持国家自然科学基金项目、安徽省自然基金项目以及中科院模式识别国家重点实验室开放课题基金等科研项目。

个人主页：

http://www.escience.cn/people/jiangboahu/index.html

报告摘要：

Image feature matching is a fundamental problem in computer vision area. Feature matching problem is usually formulated as an Integer Quadratic Programming (IQP) problem. Since it is NP-hard, relaxation models are required to find approximate solutions. In this talk, we will present our recent works on developing some sparse relaxation models for feature matching problem. The aim of the proposed matching models is to find an optimal sparse solution (approximate discrete solution) for feature matching problem. We derive a simple yet effective update algorithms to solve the proposed models.

参考文献：

[1] "A Local Sparse Model for Matching Problem", Bo Jiang, Jin Tang, Chris Ding and Bin Luo, AAAI-2015

[2] "Binary Constraint Preserving Graph Matching", Bo Jiang, Jin Tang, Chris Ding and Bin Luo, CVPR-2017

[3] "Graph Matching via Multiplicative Update Algorithm", Bo Jiang, Jin Tang, Chris Ding, Yihong Gong and Bin Luo, NIPS-2017

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特别鸣谢本次Webinar主要组织者：

VODB协调理事：贾伟（合肥工业大学）

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